Curso Online en Automatizacion Inteligente con IA Herramientas No-Code y Low-Code

1.    Fundamentos de la automatización inteligente y de la inteligencia artificial aplicada

1.1.  Concepto y evolución histórica de la automatización en entornos empresariales y productivos

1.2.  Inteligencia artificial: principios básicos y tecnologías habilitadoras para la automatización

1.3.  Diferencias entre automatización tradicional, automatización robótica de procesos (RPA) y automatización inteligente

1.4.  Componentes clave de un ecosistema de automatización inteligente

1.5.  Beneficios, limitaciones y principales casos de uso de la automatización inteligente en las organizaciones

1.6.  El rol del ciudadano desarrollador en la transformación digital de las empresas

2.    Ecosistema de plataformas No-Code y Low-Code: clasificación, características y criterios de selección

2.1.  Definición y diferencias conceptuales entre los paradigmas No-Code y Low-Code

2.2.  Evolución del mercado y principales actores del ecosistema de plataformas

2.3.  Criterios técnicos y funcionales para la selección de herramientas adecuadas a cada proyecto

2.4.  Panorama de las principales plataformas de automatización No-Code

2.5.  Panorama de las principales plataformas Low-Code para desarrollo de aplicaciones

2.6.  Limitaciones técnicas inherentes a estas plataformas y estrategias para superarlas

3.    Diseño y modelado de procesos orientados a la automatización inteligente

3.1.  Fundamentos del análisis y la reingeniería de procesos de negocio

3.2.  Identificación y priorización de procesos candidatos a ser automatizados

3.3.  Notaciones y técnicas de modelado de procesos aplicables a la automatización

3.4.  Diseño de flujos de trabajo automatizados eficientes y robustos

3.5.  Documentación técnica y funcional de los procesos automatizados

3.6.  Aplicación de metodologías ágiles al diseño y desarrollo iterativo de automatizaciones

4.    Automatización de flujos de trabajo con plataformas No-Code: práctica avanzada con las herramientas líderes

4.1.  Arquitectura y funcionamiento interno de las plataformas de automatización de flujos

4.2.  Construcción de automatizaciones avanzadas con Zapier

4.3.  Construcción de automatizaciones avanzadas con Make (Integromat)

4.4.  Construcción de automatizaciones con n8n en entornos autoalojados

4.5.  Automatización con Microsoft Power Automate dentro del ecosistema corporativo

4.6.  Comparativa práctica entre plataformas y criterios para elegir la herramienta adecuada a cada escenario

4.7.  Buenas prácticas en la organización, nomenclatura y mantenimiento de flujos automatizados

5.    Integración de inteligencia artificial en flujos de automatización No-Code y Low-Code

5.1.  Fundamentos y patrones de integración de modelos de IA en entornos de automatización visual

5.2.  Uso de la API de OpenAI y modelos GPT en flujos automatizados

5.3.  Integración de servicios de inteligencia artificial de proveedores cloud

5.4.  AI Builder dentro de Microsoft Power Platform

5.5.  Técnicas de prompt engineering aplicadas específicamente a la automatización de procesos

5.6.  Evaluación sistemática de resultados y mecanismos de control de calidad de las salidas de IA

6.    Automatización del tratamiento de datos y gestión documental inteligente

6.1.  Automatización de los procesos de captura, transformación y carga de datos (ETL)

6.2.  Gestión documental inteligente mediante herramientas No-Code y servicios de IA

6.3.  Uso de Airtable, Google Sheets y Notion como backends de datos en arquitecturas automatizadas

6.4.  Generación automatizada de informes, dashboards y reportes periódicos

6.5.  Automatización del flujo documental en entornos de trabajo colaborativos

7.    Desarrollo de aplicaciones empresariales con plataformas No-Code y Low-Code

7.1.  Principios de diseño de aplicaciones orientadas a procesos de negocio y experiencia de usuario

7.2.  Construcción de aplicaciones empresariales con Microsoft Power Apps

7.3.  Desarrollo de aplicaciones web completas con Bubble

7.4.  Creación de aplicaciones ligeras y portales con Glide y AppSheet a partir de fuentes de datos existentes

7.5.  Integración de funcionalidades de inteligencia artificial en aplicaciones No-Code

7.6.  Pruebas funcionales, iteración basada en feedback y estrategias de despliegue de aplicaciones

8.    Chatbots, asistentes virtuales y automatización conversacional impulsada por IA

8.1.  Fundamentos de la automatización conversacional y sus aplicaciones en el ámbito empresarial

8.2.  Diseño de flujos conversacionales efectivos y centrados en el usuario

8.3.  Construcción de chatbots con plataformas No-Code especializadas

8.4.  Integración de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en chatbots y asistentes

8.5.  Despliegue multicanal de asistentes virtuales: web, WhatsApp, Slack, Microsoft Teams y correo electrónico

8.6.  Métricas de rendimiento conversacional y estrategias de optimización continua de asistentes

9.    Automatización inteligente aplicada a marketing, ventas y atención al cliente

9.1.  Automatización del embudo de ventas y de la generación de leads cualificados

9.2.  Automatización de campañas de email marketing, nurturing y comunicación personalizada

9.3.  Integración y automatización de plataformas CRM con herramientas No-Code

9.4.  Automatización de la atención, el soporte y la experiencia posventa del cliente

9.5.  Generación automatizada de contenido para redes sociales, blogs y materiales de marketing

9.6.  Medición del impacto de las automatizaciones y análisis de resultados mediante dashboards integrados

10.    Seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo en entornos de automatización No-Code y Low-Code

10.1.  Riesgos de seguridad específicos asociados a la automatización No-Code y Low-Code

10.2.  Estrategias de gobernanza para entornos de automatización ciudadana a escala corporativa

10.3.  Cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en procesos automatizados

10.4.  Consideraciones éticas en el uso de inteligencia artificial en procesos automatizados

10.5.  Diseño de planes de continuidad, monitorización proactiva y recuperación ante fallos en flujos automatizados

11.    Estrategia de implementación, escalado y gestión del cambio organizacional en proyectos de automatización

11.1.  Diseño de una estrategia corporativa integral de automatización inteligente

11.2.  Creación y gestión de un Centro de Excelencia en automatización inteligente

11.3.  Gestión del cambio organizacional y fomento de la adopción por parte de los equipos

11.4.  Escalado progresivo de automatizaciones desde proyectos piloto hacia implantaciones globales

11.5.  Definición de indicadores clave de rendimiento (KPI) y medición rigurosa del retorno de inversión

11.6.  Modelos de mejora continua y optimización sistemática del portfolio de automatizaciones

12.    Proyecto integrador: diseño y desarrollo de una solución completa de automatización inteligente de extremo a extremo

12.1.  Definición del caso de uso real, análisis de requisitos funcionales y delimitación del alcance del proyecto

12.2.  Selección y justificación de la arquitectura tecnológica de la solución

12.3.  Desarrollo iterativo de la solución completa de automatización

12.4.  Ejecución de pruebas funcionales, de rendimiento, de seguridad y de aceptación por el usuario

12.5.  Elaboración de la documentación técnica completa, manual de usuario y plan de mantenimiento

12.6.  Presentación, defensa argumentada y evaluación final del proyecto integrador